python - matplotlib 中的动态标记颜色

Question

我有两个列表，其中包含一些点的 x 和 y 坐标。还有一个列表，其中为每个点分配了一些值。现在我的问题是，我总是可以在 python 中使用标记绘制点 (x,y)。我也可以手动选择标记的颜色(如此代码所示)。

import matplotlib.pyplot as plt

x=[0,0,1,1,2,2,3,3]
y=[-1,3,2,-2,0,2,3,1]
colour=['blue','green','red','orange','cyan','black','pink','magenta']
values=[2,6,10,8,0,9,3,6]

for i in range(len(x)):
    plt.plot(x[i], y[i], linestyle='none', color=colour[i], marker='o')

plt.axis([-1,4,-3,4])
plt.show()

但是是否可以根据分配给该点的值(使用 cm.jet、cm.gray 或类似的其他配色方案)为标记特定点的标记选择颜色，并提供带有绘图的颜色条？

比如我要找的就是这种剧情

其中红点表示高温点，蓝点表示低温点，其他点表示介于两者之间的温度。

Answer 1

您很可能正在寻找 matplotlib.pyplot.scatter .示例:

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Generate data:
N = 10
x = np.linspace(0, 1, N)
y = np.linspace(0, 1, N)
x, y = np.meshgrid(x, y)
colors = np.random.rand(N, N) # colors for each x,y

# Plot
circle_size = 200
cmap = matplotlib.cm.viridis # replace with your favourite colormap 
fig, ax = plt.subplots(figsize=(4, 4))
s = ax.scatter(x, y, s=circle_size, c=colors, cmap=cmap)

# Prettify
ax.axis("tight")
fig.colorbar(s)

plt.show()

注意:viridis 在旧版本的 matplotlib 上可能会失败。结果图像:

编辑

scatter 不要求您的输入数据是二维的，这里有 4 个生成相同图像的备选方案:

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt

x = [0,0,1,1,2,2,3,3]
y = [-1,3,2,-2,0,2,3,1]
values = [2,6,10,8,0,9,3,6]
# Let the colormap extend between:
vmin = min(values)
vmax = max(values)

cmap = matplotlib.cm.viridis
norm = matplotlib.colors.Normalize(vmin=vmin, vmax=vmax)

fig, ax = plt.subplots(4, sharex=True, sharey=True)
# Alternative 1: using plot:
for i in range(len(x)):
    color = cmap(norm(values[i]))
    ax[0].plot(x[i], y[i], linestyle='none', color=color, marker='o')

# Alternative 2: using scatter without specifying norm
ax[1].scatter(x, y, c=values, cmap=cmap)

# Alternative 3: using scatter with normalized values:
ax[2].scatter(x, y, c=cmap(norm(values)))

# Alternative 4: using scatter with vmin, vmax and cmap keyword-arguments
ax[3].scatter(x, y, c=values, vmin=vmin, vmax=vmax, cmap=cmap)

plt.show()